SAP-Studie: Datenqualität bremst KI-Erfolg

Unternehmen profitieren von KI-Investitionen, scheitern aber systematisch an ihrer Infrastruktur-Vorbereitung.

Investitionsumfang und messbare Erfolge

Zwischen Juli und August 2025 befragten SAP und Oxford Economics 1.600 C-Level-Manager weltweit. Das Ergebnis überrascht: Die KI-Wette zahlt sich aus. 79 Prozent der Organisationen generieren positive Erträge aus ihren Investitionen. Bei durchschnittlichen Ausgaben von 26 Millionen US-Dollar pro Jahr konkretisiert sich dies in einer erwarteten Rendite von 16 Prozent, umgerechnet 4,7 Millionen Dollar Gewinn. Prognosen für die nächsten zwei Jahre sprechen von 31 Prozent Renditeplus. Operativ trägt KI bereits ein Viertel aller Geschäftsprozesse. Bis 2027 wird dieser Anteil auf 41 Prozent geschätzt. Das klingt nach klassischer Digital-Transformation und ist dennoch grundlegend fragil.

Strategische Zersplitterung als stille Rendite-Bremse

Der entscheidende Riss offenbarte sich bei der Strategiefrage: Nur eines von elf Unternehmen (9 Prozent) verfolgt einen kohärenten KI-Plan. Der Rest arbeitet dezentralisiert oder opportunistisch. Fast die Hälfte (44 Prozent) bewegt sich im Modus reiner Einzelmaßnahmen. Ein Drittel wird von isolierten Abteilungen getrieben, der Rest agiert vollständig ad hoc. Diese organisatorische Desorganisation hat Konsequenzen: Zwei Drittel der Befragten (65 Prozent) sind sich nicht sicher, ob KI überhaupt ihr wirtschaftliches Potenzial erfüllt. Die Renditen entstehen trotz, nicht wegen der Struktur – ein fragiles Konstrukt.

Datenverwaltung als kritische Engpass-Dimension

Die Studie identifiziert eine Kernproblematik: Während 71 Prozent Datenqualität als existenziell für KI-Erfolg anerkennen, praktizieren sie das Gegenteil. Mehr als die Hälfte (55 Prozent) bezweifelt, Datenbestände departmentübergreifend sauber zu teilen. 60 Prozent haben Sorgen bei der Integration mit Geschäftspartnern. Die infrastrukturellen Realitäten sind katastrophal: Drei Viertel (75 Prozent) arbeiten mit unzuverlässigen oder fragmentierten Datenbeständen, 69 Prozent kämpfen mit grundsätzlichen Qualitätsproblemen, 68 Prozent sind durch klassische Silos gelähmt. Diese Mängel funktionieren als stille Rendite-Killer. Gewinne entstehen trotz dieser Hürden, nicht dank funktionierender Systeme.

Unkontrollierte KI-Nutzung als Sicherheitsrisiko

Ein zusätzliches Risiko macht sich breit: 64 Prozent berichten von Mitarbeitern, die unautorisierte KI-Tools nutzen. 77 Prozent sehen darin ein erhebliches Problem. Die Folgen sind dokumentiert – fehlerhafte Ergebnisse, Datenlecks, Sicherheitslücken. Das Problem: Niemand weiß, wie viele KI-Instanzen im Unternehmen tatsächlich laufen.

Autonome Agenten: Große Erwartungen, minimale Vorbereitung

Agentenbasierte KI, Systeme, die eigenständig handeln, fasziniert das Management. 78 Prozent glauben an Transformationspotenzial. Die Realität: Nur 5 Prozent halten sich für ausreichend vorbereitet, 54 Prozent sehen sich teilweise ready. Bei erwarteter Rendite von 10 Prozent (4,3 Millionen Dollar) über zwei Jahre ist die Vorbereitungslücke ein großes Risiko. Die zentrale Erkenntnis: Unternehmen profitieren von KI-Investitionen, obwohl – nicht weil – ihre Infrastruktur funktioniert.